Cargando los datos a Rstudio

class: center, middle, inverse, title-slide

.title[
# Cargando los datos a Rstudio
]
.subtitle[
## Dirección Nacional de Estadística Criminal - Ministerio de Seguridad
]

---

.remark-slide-content {
    font-size: 25px;
    padding: 1em 1em 1em 1em;
}

.remark-code{
  line-height: 1.5; font-size: 80%
}

@media print {
  .has-continuation {
    display: block;
  }
}
</style>

# Hoja de ruta

## ✔️ lectura / escritura

### Paquetes para importar datos:

- 📦 _{readr}_

- 📦 _{readxl}_

- 📦 _{haven}_

---
# Lectura de archivos
 
## Funciones para importar datos:
 
.pull-left[

📦_{readr}_:

- 🔧 `read_csv()` 
    
- 🔧️ `read_table()`

<br>

📦 _{readxl}_:

- 🔧 `read_xlsx()`

]

.pull-right[

📦_{haven}_:

- 🔧 `read_sav()`

- 🔧 `read_dat()`

- 🔧 `read_sas()`

]

---
# Importar una base de datos

### CASO:

- Queremos traer la base _SNIC - Departamentos. Mensual. Años 2017-2020_ de la página [Bases de datos de estadísticas criminales](https://www.argentina.gob.ar/seguridad/estadisticascriminales/bases-de-datos).

---
# Importación: PLAN A

### **Paso 1:** Descargar la base y guardarla en una carpeta de la computadora

### **Paso 2:** Según la extensión del archivo (*nombre_del_archivo`.algo`*), elegir la función en r para importar:

```r
### Cargo la librería

library(readr)

### Importo base de datos

base_snic <- read`_csv`(file = "ruta_del_archivo/nombre_del_archico`.csv`")
```

***tip:*** _si estás trabajando en windows, la barra que separa cada carpeta de una ruta que pegues será `\` (ej: ruta_archivo\archivo.csv), pero la que acepta R es `/` (ej: ruta_archivo/archivo.csv)_

---
# PLAN B

### Paso 1: Ir a la página donde se encuentra la base y copiar el enlace de descarga:

---
# PLAN B

### Paso 2: Copiar el enlace entre comillas, dentro del parámetro `file = `:

```r
base_snic <- read_csv2(file = "https://estadisticascriminales.minseg.gob.ar/datos/snic-departamentos-mes-sexo.csv")
```

---
# PLAN C

### Paso 1: En la pestaña **Environment --> Import Dataset**, elegimos la opción acorde a la extensión del archivo.

---
# PLAN C

### Paso 2: En la ventana, definimos la carpeta donde se encuentra el archivo descargado:

---
# PLAN C

### Paso 3a: En caso de un archivo _.csv_ (*comma separated value*), debemos definir el separador de columnas del archivo, en este caso, el valor `;` (*punto y coma*):

---
# PLAN C

### Paso 3b: Al configurar el separador de columnas, veremos cómo responde el programa y nos estructura la base en filas y columnas:

---
# PLAN C

### Paso 4: Aceptamos la configuración y veremos en nuestro ambiente un objeto nuevo, que contiene la base:

---
# Chequeamos la operación con alguna función

```r
 `head(base_snic)`
```

```
# A tibble: 6 x 13
   anio provinci~1 provi~2 dpto_id dpto_~3 codig~4 codig~5   mes victi~6 victi~7
  <dbl>      <dbl> <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <chr>   <dbl>   <dbl>   <dbl>
1  2017          2 Ciudad~ 02001   Comuna~ 1       Homici~     1       1       0
2  2017          2 Ciudad~ 02001   Comuna~ 1       Homici~     2       2       0
3  2017          2 Ciudad~ 02001   Comuna~ 1       Homici~     3       2       0
4  2017          2 Ciudad~ 02001   Comuna~ 1       Homici~     4       1       2
5  2017          2 Ciudad~ 02001   Comuna~ 1       Homici~     5       5       0
6  2017          2 Ciudad~ 02001   Comuna~ 1       Homici~     6       1       1
# ... with 3 more variables: victimas_no_consta <dbl>, cantidad_victimas <dbl>,
#   cantidad_hechos <dbl>, and abbreviated variable names 1: provincia_id,
#   2: provincia_nombre, 3: dpto_nombre, 4: codigo_delito_snic_id,
#   5: codigo_delito_snic_nombre, 6: victimas_masculino, 7: victimas_femenino
# i Use `colnames()` to see all variable names
```

---
# Chequeamos la operación con alguna función

```r
 `str(base_snic)`
```

```
spec_tbl_df [1,390,553 x 13] (S3: spec_tbl_df/tbl_df/tbl/data.frame)
 $ anio                     : num [1:1390553] 2017 2017 2017 2017 2017 ...
 $ provincia_id             : num [1:1390553] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ provincia_nombre         : chr [1:1390553] "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" "Ciudad Autónoma de Buenos Aires" ...
 $ dpto_id                  : chr [1:1390553] "02001" "02001" "02001" "02001" ...
 $ dpto_nombre              : chr [1:1390553] "Comuna 1" "Comuna 1" "Comuna 1" "Comuna 1" ...
 $ codigo_delito_snic_id    : chr [1:1390553] "1" "1" "1" "1" ...
 $ codigo_delito_snic_nombre: chr [1:1390553] "Homicidios dolosos" "Homicidios dolosos" "Homicidios dolosos" "Homicidios dolosos" ...
 $ mes                      : num [1:1390553] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
 $ victimas_masculino       : num [1:1390553] 1 2 2 1 5 1 2 2 1 2 ...
 $ victimas_femenino        : num [1:1390553] 0 0 0 2 0 1 0 0 0 1 ...
 $ victimas_no_consta       : num [1:1390553] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ cantidad_victimas        : num [1:1390553] 1 2 2 3 5 2 2 2 1 3 ...
 $ cantidad_hechos          : num [1:1390553] 1 2 2 3 5 2 2 2 1 3 ...
 - attr(*, "spec")=
  .. cols(
  ..   anio = col_double(),
  ..   provincia_id = col_double(),
  ..   provincia_nombre = col_character(),
  ..   dpto_id = col_character(),
  ..   dpto_nombre = col_character(),
  ..   codigo_delito_snic_id = col_character(),
  ..   codigo_delito_snic_nombre = col_character(),
  ..   mes = col_double(),
  ..   victimas_masculino = col_double(),
  ..   victimas_femenino = col_double(),
  ..   victimas_no_consta = col_double(),
  ..   cantidad_victimas = col_double(),
  ..   cantidad_hechos = col_double()
  .. )
 - attr(*, "problems")=<externalptr> 
```